• 기존 AI질의응답 서비스의 기반이 되어온 지식베이스(Knowledge Base)가 가진 한계 및 비효율성 등을 극복하기 위해 딥러닝 기반의 정답 추론 기술 대두
• SQuAD 등 영문 데이터 셋은 다양하게 공개 되었지만 한국어 데이터 셋은 부족한 상황

• 기계독해 개발에 활용될 수 있는 뉴스 본문 기반 학습 데이터셋 45만 건 구축
  ※ 기계독해(Machine Reading Comprehension, MRC) : 제시된 본문 안에서 질의에 대한 정답을 추론하는 딥러닝 기반 기술
• 데이터의 종류 및 포함 내용 

• 표준 데이터셋
  제목(title)
  본문의 카테고리(source)
  본문(context)
  질문 번호(id)
  육하원칙(classtype)
  질문(question)
  정답의 시작위치(answer_start)
  정답(text)

• 정답 없는 데이터셋
  제목(title)
  본문의 카테고리(source)
  본문(context)
  질문 번호(id)
  육하원칙(classtype)
  질문(question)

• 설명 가능 데이터셋
  제목(title)
  본문의 카테고리(source)
  본문(context)
  질문 번호(id)
  육하원칙(classtype)
  질문(question)
  정답의 시작위치(answer_start)
  정답(text)
  단서의 시작위치(clue_start)
  단서(clue)

• 예시

{"data": [{
	"source": 6,
	"paragraphs": [{
		"qas": [{
			"question": "쎈 마이웨이 관련 기자간담회 누가 했어",
			"id": "m4_278529-1",
			"answers":[{
			"answer_start": 0,
			"text": "박영선"
		}],
		"clue":[{
			"clue_start": 4,
			"clue_text": "PD"
		}],
		"classtype": "work_who"
		}],
		"context": "박영선 PD는 18일 오후 서울 양천구 목동 SBS에서 모비딕의 토크 콘텐츠 쎈 마이웨이 관련 기자간담회를 열고 출연진에 신뢰를 드러냈다."
	}],
	"title": “1"
}

※한 본문에 대해 qas(질문 - 답)가 여러 개일 수 있음

※질문 번호(id) 생성규칙: [제작자]-[질문번호]_[고유질문일 경우 (1), 유사질문일 경우(2)]

• 본문 카테고리(source)의 기입형태 및 설명

• 육하원칙(classtype)의 기입 형태 및 설명

• 지식 베이스 QA엔진에서 답하지 못한 질문에 답하는 QA 엔진 개발
• 문서를 읽지 않아도 특정 질문에 대한 답을 알 수 있게 해주는 서비스 개발

수행기관(주관) : 마인즈랩